儿童黑色素瘤及类似皮肤肿瘤病理与遗传信息指导手术安全性研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦儿童黑色素瘤及类似皮肤肿瘤,覆盖临床 0、I、II 期皮肤黑色素瘤(AJCC v8)、皮肤黑色素细胞肿瘤、皮肤 Spitz 黑色素细胞瘤与 Spitz 黑色素瘤等病种

基本信息
资源简介
儿童黑色素瘤及类似皮肤肿瘤病理与遗传信息指导手术安全性研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦儿童黑色素瘤及类似皮肤肿瘤,覆盖临床 0、I、II 期皮肤黑色素瘤(AJCC v8)、皮肤黑色素细胞肿瘤、皮肤 Spitz 黑色素细胞瘤与 Spitz 黑色素瘤等病种。研究主要目的是评估基于风险的中枢分层指导原发手术管理的可行性,并考察对新诊断黑色素瘤、非典型 Spitz/Spitzoid 肿瘤及其他非典型黑色素细胞肿瘤患儿按方案手术管理的依从率,以及窄切缘再切除不联合前哨淋巴结活检与按成人指南行广泛局部切除联合或不联合前哨淋巴结活检的手术相关不良事件特征。数据可用于儿童皮肤黑色素细胞肿瘤风险分层与手术管理相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:临床 0 期皮肤黑色素瘤 AJCC v8、临床 I 期皮肤黑色素瘤 AJCC v8、临床 II 期皮肤黑色素瘤 AJCC v8、皮肤黑色素细胞肿瘤、皮肤黑色素瘤、皮肤 Spitz 黑色素细胞瘤、皮肤 Spitz 黑色素瘤。主要目的:I. 研究对恶性和非典型皮肤黑色素细胞肿瘤进行基于风险的中枢分层以指导原发手术管理的可行性。次要目的:I. 评估对新诊断黑色素瘤、非典型 Spitz/Spitzoid 肿瘤及其他非典型黑色素细胞肿瘤患儿按方案指定手术管理的依从率。II. 评估接受窄切缘再切除不联合前哨淋巴结活检与按标准成人皮肤黑色素瘤指南行广泛局部切除联合或不联合前哨淋巴结活检的患者的手术相关不良事件特征。III. T
【主题与分类】
主题标签:Cutaneous Melanocytic Neoplasm、Cutaneous Melanoma、Cutaneous Spitz Melanocytoma、Cutaneous Spitz Melanoma。本站分类:肿瘤/皮肤癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07621614
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- OpenDataLab:
数据说明
条件:临床0期皮肤黑色素瘤 AJCC v8、临床I期皮肤黑色素瘤 AJCC v8、临床II期皮肤黑色素瘤 AJCC v8、皮肤黑色素细胞肿瘤、皮肤黑色素瘤、皮肤Spitz黑色素细胞瘤、皮肤Spitz黑色素瘤。主要目的:I. 研究基于中枢风险分层的恶性和非典型皮肤黑色素细胞肿瘤分层以指导初次手术治疗的可行性。次要目的:I. 评估新诊断黑色素瘤、非典型Spitz/Spitz样肿瘤及其他非典型黑色素细胞肿瘤患儿对方案指定手术治疗的依从率。II. 评估按标准成人皮肤黑色素瘤指南接受窄切缘再切除而不行前哨淋巴结活检 versus 广泛局部切除 +/- 前哨淋巴结活检的患者的手术相关不良事件特征。III. 描述黑色素瘤、非典型Spitz/Spitz样肿瘤及其他非典型黑色素细胞肿瘤儿科患者的无进展生存期(PFS)和总生存期(OS)。探索性目的:I.
I. 描述儿童非典型及恶性黑色素细胞肿瘤患者的手术重建技术。II. 描述前哨淋巴结活检的应用情况,以及前哨淋巴结阳性后完成性淋巴结清扫与观察的比例,包括采样的前哨淋巴结数量、最大转移性淋巴结沉积灶的大小、引流淋巴结 basin 的位置、完成性清扫术中切除的淋巴结数量。III. 描述完成性淋巴结清扫的手术并发症(从手术时至术后90天):伤口裂开、血清肿/血肿、出血、感染、皮肤移植失败、用于重建的皮瓣坏死、淋巴囊肿、淋巴水肿、深静脉血栓。IV. 评估当地治疗中心病理诊断与中心病理复核诊断之间的一致性。V. 分析黑色素细胞肿瘤的分子特征,以识别与已知临床预后因素和结局相关的分子及免疫组化生物标志物。VI. 确定儿童医院
数据加载示例(图像类)
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
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